pytorch中使用了numpy函数如何导出为onnx

要将使用了numpy函数的PyTorch模型导出为ONNX格式，可以按照以下步骤操作：

1. 首先要安装好onnx和onnxruntime的Python包。

2. 加载PyTorch模型并将其转换为ONNX格式：

   import torch
   import onnx
   from onnx import optimizer
   from onnxruntime import InferenceSession
   
   # 加载PyTorch模型
   model = torch.load('model.pth')
   
   # 将PyTorch模型转换为ONNX格式
   input_shape = (1, 3, 224, 224)
   input_names = ['input']
   output_names = ['output']
   dynamic_axes = {'input': {0: 'batch_size'}, 'output': {0: 'batch_size'}}
   onnx_model = onnx.export(model, torch.randn(input_shape), 'model.onnx', input_names=input_names, output_names=output_names, dynamic_axes=dynamic_axes)

3. 对导出的ONNX模型进行优化：

   # 对ONNX模型进行优化
   passes = ['extract_constant_to_initializer', 'eliminate_unused_initializer']
   optimized_onnx_model = optimizer.optimize(onnx_model, passes)
   onnx.save(optimized_onnx_model, 'optimized_model.onnx')

4. 使用onnxruntime验证导出的模型：

   # 使用onnxruntime验证导出的模型
   session = InferenceSession('optimized_model.onnx')
   input_data = {input_names[0]: np.random.randn(*input_shape).astype(np.float32)}
   output_data = session.run(output_names, input_data)
   print(output_data)

注：在将PyTorch模型转换为ONNX格式时，如果使用了numpy函数，需要将其转换为ONNX支持的操作。如果在转换过程中出现错误，可以使用onnx.helper.printable_graph函数查看导出的模型结构，找到具体的错误原因。